医疗科技新突破：AI 验血改写心血管疾病预防格局 2026 年 3 月 12 日，香港大学医学院

医疗科技新突破：AI 验血改写心血管疾病预防格局
2026 年 3 月 12 日，香港大学医学院公布的一项重磅研究引发全球医疗界关注 —— 由药理及药剂学系副教授张清鹏领衔的团队，成功研发出名为 CardiOmicScore 的 AI 风险预测框架。这项创新技术通过单次血液检测，即可精准预判未来 15 年内罹患冠心病、中风、心脏衰竭等六种主要心血管疾病的风险，相关成果已发表于国际顶级期刊《自然 - 通讯》。作为全球首个实现多维度心血管疾病长期预警的 AI 检测技术，它彻底打破了传统风险评估的局限，标志着心血管疾病预防迈入 “分子级预警” 的精准医疗新时代。
技术内核：多组学 + AI，解码血液中的 “疾病密码”
CardiOmicScore 的核心突破，在于将多组学数据与深度学习技术深度融合，构建出动态、精准的风险预测体系，破解了传统评估方法的三大痛点。
1. 多维度生物信号捕捉：2920 种蛋白质 + 168 种代谢物的全面扫描
不同于传统模型依赖年龄、血压等常规指标，该技术聚焦血液中更能反映实时生理状态的分子信号。研究团队基于英国生物样本库（UK Biobank）的大规模人群数据，系统分析了血液中 2920 种蛋白质和 168 种代谢物，这些生物标志物如同身体的 “动态传感器”，能敏锐捕捉免疫系统波动、代谢紊乱及血管健康的细微变化。张清鹏教授指出：“基因决定健康基础，但蛋白质和代谢物才是当下健康状况的真实写照，这正是长期风险预测的关键。”
2. 双评分模型架构：同时锁定共性与特异性风险
CardiOmicScore 创新设计了 ProScore（蛋白组评分）与 MetScore（代谢组评分）双模型架构，突破 “一病一模型” 的传统思路。通过在同一框架中同步训练六种心血管疾病的预测逻辑，AI 不仅捕捉到不同疾病间的共性生物学特征，更精准区分了各自的分子差异。独立验证数据显示，ProScore 的预测区分度（C-index）达到 0.69-0.82，显著优于传统多基因风险评分（0.52-0.60）；MetScore 表现稍弱但仍具优势（0.64-0.74），两者结合后，即使不依赖常规临床指标，也能实现十年以上的有效预警。
3. 可解释性 AI 赋能：让预测 “有理可依”
为解决 AI 模型的 “黑箱” 问题，研究团队采用 SHAP（沙普利可加性解释）方法，明确了关键预测分子的作用机制。除了 NT-proBNP 等已知心血管标志物外，模型还识别出 GDF15、MMP12 等新型蛋白，以及谷氨酰胺、糖蛋白乙酰基等代谢物，这些分子与心肌应激、炎症反应等病理过程高度相关，既为临床干预提供了新靶点，也让风险评分的每一项结果都有明确的生物学依据。
临床价值：从 “被动治疗” 到 “主动预防” 的范式转变
这项技术的落地，将从根本上改变心血管疾病的防治逻辑，为全球头号健康杀手的防控提供全新解决方案。
1. 15 年超长预警窗口：改写疾病发展轨迹
心血管疾病的病理进程往往潜伏十余年，传统方法难以捕捉早期隐匿变化。CardiOmicScore 凭借对分子层面风险的精准捕捉，首次实现 15 年的超长预警周期。在对 2.4 万名健康人群的随访验证中，高风险评分人群的疾病发生率显著高于低风险群体，且这一差异在六种疾病中均稳定存在。这意味着医生可在症状出现前，通过调整饮食、药物干预等方式，从源头阻断疾病进展。
2. 精准分层与个性化干预：提升预防效率
该技术能将人群按风险等级精准划分，避免过度医疗或干预不足。对于高风险个体，可启动强化监测与针对性干预；中等风险人群则通过生活方式调整降低风险；低风险人群仅需常规筛查。这种分层管理模式，在模拟临床场景中已显示出更高的净收益，既能减少不必要的医疗负担，又能集中资源保护真正的高危人群。
3. 适配亚洲人群：填补种族特异性预测空白
传统风险评分多基于西方人群数据，对亚洲患者的预测准确性有限。而 CardiOmicScore 的研发过程中，团队充分考虑了人群差异，其后续在香港人群中的验证研究（P-CARDIAC 项目）进一步优化了模型对华人的适配性，解决了亚洲心血管疾病风险评估的 “水土不服” 问题。
行业影响：推动精准医疗进入动态评估时代
港大这项技术的突破，不仅为心血管疾病预防树立了新标杆，更将推动整个精准医疗领域的发展变革。
1. 技术范式革新：从静态基因到动态多组学
此前的精准医疗多聚焦于静态的基因检测，难以反映环境与生活方式对健康的实时影响。CardiOmicScore 的成功，证明了多组学数据在长期风险预测中的核心价值，为其他慢性疾病的预警模型提供了可复制的框架，推动精准医疗从 “先天风险评估” 向 “动态健康管理” 转型。
2. 临床应用前景：快速落地的普惠性技术
该技术仅需单次常规血液检测，无需额外采样，检测成本可控，具备大规模推广的潜力。目前，研究团队正推进临床转化，计划与医疗机构合作开发标准化检测流程与风险评估报告系统。未来，普通民众在常规体检中即可完成检测，获得个人化的心血管疾病风险图谱与干预建议。
3. 全球健康意义：降低心血管疾病负担
心血管疾病每年导致全球近 2000 万人死亡，其中约半数患者因错过早期干预时机而预后不佳。若 CardiOmicScore 技术普及，预计可使高风险人群的干预率提升 40% 以上，显著降低发病率与死亡率，为全球医疗系统节省巨额治疗成本，尤其对人口老龄化严重的国家和地区具有重要意义。
结语：AI 赋能，让健康预警提前十年
港大研发的 AI 验血技术，以 “分子级洞察 + AI 级预测” 的创新组合，将心血管疾病的预防窗口前移 15 年，实现了从 “疾病治疗” 到 “健康管理” 的核心转变。它不仅是一项技术突破，更是对传统医疗模式的重构 —— 未来，借助 AI 的力量，人类有望在疾病发生前就精准锁定风险，通过科学干预改写健康命运。随着技术的持续优化与临床落地，心血管疾病 “可防可控” 的愿景正逐步照进现实，为全球公共卫生事业带来新的希望。